이 과정에서는 R로 프로그래밍하는 방법과 효과적인 데이터 분석을 위해 R을 사용하는 방법을 배웁니다. 통계 프로그래밍 환경에 필요한 소프트웨어를 설치 및 구성하는 방법과 고급 통계 언어로 구현되는 일반적인 프로그래밍 언어 개념을 설명합니다. 이 과정은 R 프로그래밍, R로 데이터 읽기, R 패키지 액세스, R 함수 작성, 디버깅, R 코드 프로파일링, R 코드 구성 및 주석 달기를 포함하는 통계 컴퓨팅의 실제 문제를 다룹니다. 통계 데이터 분석의 주제는 실제 사례를 제공합니다.
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R 프로그래밍
Университет Джонса ХопкинсаОб этом курсе
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Гибкие сроки
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Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень
Familiarity with regression is recommended.
Прибл. 59 часов на выполнение
Корейский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Итальянский, Португальский (бразильский), Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Английский, Испанский, Японский
Чему вы научитесь
중요한 프로그래밍 언어 개념 이해
통계 프로그래밍 소프트웨어 구성
R 루프 기능 및 디버깅 도구 사용
R 프로파일러를 사용하여 세부 정보 수집
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Университет Джонса Хопкинса
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
Программа курса: что вы изучите
25 ч. на завершение
1주차: 배경, 시작하기, 너트와 볼트
이번 주에는 R을 시작하는 데 필요한 기본 사항을 다룹니다. 배경 자료 강의에는 과정 역학에 대한 정보와 R 설치에 대한 일부 비디오가 포함되어 있습니다. 1주차 비디오에서는 R 및 S의 역사를 다루고 R의 기본 데이터 유형을 살펴보고, 데이터를 읽고 쓰는 기능을 설명합니다. 나열된 순서대로 비디오를 시청하는 것이 좋지만 순서대로 시청하지 않아도 스토리라인이 끊기지는 않습니다.
25 ч. на завершение
28 видео ((всего 129 мин.)), 9 материалов для самостоятельного изучения, 8 тестов
12 ч. на завершение
2주차: R을 사용한 프로그래밍
R 프로그래밍 2주차에 오신 것을 환영합니다. 이번 주에는 강의에서 제어 구조 및 기능과 같은 주요 주제를 본격적으로 다룹니다. 또한 이번 주에 마감되는 이 과정의 첫 번째 프로그래밍 과제도 소개합니다.
12 ч. на завершение
13 видео ((всего 90 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
10 ч. на завершение
3주차: 루프 함수 및 디버깅
이제 중간 지점이기도 한 R 프로그래밍의 세 번째 주에 들어섰습니다. 이번 주 강의에서는 R의 루프 기능과 디버깅 도구에 대해 설명합니다. R의 이러한 측면은 R을 대화식 작업과 더 긴 코드 작성 모두에 유용하게 만들므로 실제로 일반적으로 사용됩니다.
10 ч. на завершение
8 видео ((всего 61 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
11 ч. на завершение
4주차: 시뮬레이션 및 프로파일링
이번 주에는 시뮬레이션 연구를 수행하기 위한 기초 역할을 하는 R에서 데이터를 시뮬레이션하는 방법을 다룹니다. 또한 R 기능이 실행되는 방식에 대한 자세한 정보를 수집하고 해결할 수 있는 병목 현상을 식별할 수 있는 R의 프로파일러를 다룹니다. 프로파일러는 프로그램을 최적화하는 데 도움이 되는 핵심 도구입니다. 마지막으로, 개인적으로 R에서 가장 유용한 함수라고 생각하는 str 함수를 다룹니다.
11 ч. на завершение
6 видео ((всего 42 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оплатив сертификацию?
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